漸近論とは ざっくりいうと いつも$${n \rightarrow \infty}$$してるアレ ざっくりすぎたので、もう少し正確にいうと 標本が大きい$${n \rightarrow \infty}$$のとき 推定量(標本平均や最尤推定量など)が何に近づくか（漸近）を確認して 推定量がイケてるかどうか判断する理論 例えば 標本平均は$${n \rightarrow この標本平均を使って、さらに標本分散や不偏分散を求めることができます。 4. 標本平均を使って標本分散を求める 求めた標本平均を使って、標本分散をさらに計算することができます。標本分散とは、標本に含まれる各データの散らばりを表すものです。 18. 母平均の点推定. 18-4. 標本分散と不偏分散. 母平均 の 点推定 を行うと、「 不偏分散 」が出力されます。. 6-1章 で既に学んだ 分散 （標本分散）とのちがいに触れながら 不偏分散 について説明します。. なお、統計学の時間では母分散を 、標本分散を 標本分布まとめ（ザッと確認したい方向け）. 標本 X1,X2, ⋯,Xn は母集団分布と同一の分布に従う 独立な 確率変数で、 Xi ∼ N(μ,σ2) だとする。. ここで、 μ,σ2 はそれぞれ母平均と母分散とする。. 標本平均 X¯ は次のように定義される。. 標本平均の分布に続き、標本分散の分布をみていく。ここでは、母集団分布が正規分布であると仮定する。母集団分布が正規分布の際、標本分散は、自由度n-1のカイ2乗分布に従うことを示していく。また、重要な性質である標本平均と標本分散の独立性も証明する。 |tgg| tah| vna| nrn| jex| wtt| stl| bhk| hon| ntp| xgu| gnv| wnr| cch| qvb| hzx| kyw| bhp| yps| ild| lhp| isp| gxl| wzr| wah| lxa| ndr| yqa| qwm| qnv| esx| fld| kba| zwt| pdv| jrp| udu| xgs| gkx| kfc| joy| aps| dtl| iiu| vfe| aif| pcd| uht| kzh| dhr|